AI学习指南Ollama篇-Ollama性能优化与监控
一、引言
（一）背景介绍
随着大语言模型（LLM）在本地部署中的广泛应用，性能优化和监控成为提升效率的关键。大语言模型通常对计算资源和内存有较高要求，而本地部署环境可能受到硬件资源的限制。因此，优化模型的性能并实时监控其运行状态，对于确保高效运行至关重要。
（二）Ollama作为本地部署工具的优势
Ollama作为一款本地部署工具，提供了多种优化和监控功能，帮助用户在有限的硬件资源下高效运行大语言模型。通过性能优化和实时监控，用户可以更好地管理模型的资源占用，提升推理速度和吞吐量。
（三）文章目标
本文将介绍如何监控Ollama的性能，并提供性能优化的策略和方法。通过本文，读者将能够掌握以下内容：
- 如何监控Ollama的性能。
- 如何通过显存优化、计算加速和并发优化提升Ollama的运行效率。
- 如何评估优化后的性能效果。
二、Ollama性能监控基础
（一）监控的重要性
实时监控Ollama的性能能够帮助开发者及时发现瓶颈并优化